압도적인 대다수의 산업용 로봇은 모델 기반 제어의 원리에 따라 작동합니다. 이 방법론은 효과적이기는 하지만 모든 모델이 현실을 추상화하고 현실 세계에서 약간 다를 수 있는 복잡한 역학과 물리적 상호 작용을 단순화하기 때문에 본질적으로 오류를 발생시킵니다. 이러한 불일치로 인해 로봇이 가능한 최고의 정확도로 작업을 수행하도록 하려면 엄격한 보정 프로세스가 필요합니다. 산업용 로봇의 교정은 단일 작업이 아니라 모델링, 정확한 측정, 로봇의 실제 매개변수와 이론 모델의 식별, 오류 보상 전략의 세심한 구현을 포함하는 포괄적이고 지속적인 프로세스입니다.
로봇 시스템의 오류 발생 원인을 이해하는 것은 교정의 기초입니다. 산업용 로봇의 오류는 광범위하게 운동학적 요인과 동적 요인으로 분류되는 다양한 원인에서 발생합니다. 운동학적 관련 오류에는 가공 부정확성, 기계적 공차 또는 조립 오류, 영점 편차, 기어 시스템의 백래시, 기어 비율 및 교정 프로세스의 부정확성과 같은 로봇의 물리적 구성 및 기계적 작동에서 발생하는 오류가 포함됩니다. 반면, 동적 관련 오류는 질량 또는 무게 중심의 변화, 관성 텐서 불일치, 마찰력, 관절 및 연결 링크의 유연성을 포함하여 로봇이 움직이고 힘에 반응하는 방식과 관련됩니다.
실제 경험에 따르면 보정되지 않은 로봇은 기본 오류 범위가 15~30mm, 도구 중심점(TCP) 오류가 5~10mm, 전체 시스템 오류가 5~10mm 범위인 등 심각한 부정확성을 나타낼 수 있음이 밝혀졌습니다. 부지런한 교정을 통해 이러한 오류 마진을 크게 줄여 로봇의 정밀도와 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
로봇 교정을 무시하면 그 의미는 심오합니다. 보정되지 않은 로봇은 본질적인 부정확성으로 인해 프로그램을 효과적으로 공유할 수 없으므로 작업 정밀도가 낮아지고 불안정해집니다. 반대로, 잘 보정된 로봇은 동적 환경에서 적응성과 성능을 크게 향상시켜 불확실성을 관리하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
로봇의 설계된 작동 매개변수와 실제 성능 사이의 불일치 뒤에 있는 주요 동인 중 하나는 이론적 모델과 실제 매개변수 간의 본질적인 차이입니다. 따라서 교정은 이러한 격차를 해소하는 중요한 단계가 되며 종종 로봇의 정밀도를 몇 배나 향상시킵니다.
더욱이 산업용 로봇의 개발과 개선을 위해서는 정적 및 동적 특성을 종합적으로 평가하기 위해 정확한 실제 데이터에 대한 액세스가 필요합니다. 이를 위해서는 조정 및 개선 사항을 알리기 위해 정확한 데이터를 캡처할 수 있는 강력한 교정 시스템이 필요합니다. 따라서 교정은 오류를 수정하는 수단일 뿐만 아니라 산업용 로봇이 복잡한 작업에 필요한 높은 수준의 정확성과 신뢰성을 달성하고 유지할 수 있도록 보장하는 로봇 설계, 테스트 및 배포의 반복 프로세스의 중요한 구성 요소입니다.
